Patent KR-102404519-B1 (KR)
Title: 인공지능을 이용한 센서위치예측시스템
IPC: G01S5/10
Filed: 2019-12-30
Granted: 2022-05-31
Abstract: 본 발명은 3차원의 공간에 존재하는 센서 즉, 파원을 특정 공간에 위치시킨 후 주파수를 일정한 주기로 방송토록 하고, 스캐너를 통해 파원의 위치를 측위 하는 데이터를 얻고, 그 위치데이터를 통해 미래의 그 센서가 위치하게 될 위치데이터를 예측하는 방법을 기술한 발명이다. 구체적으로는 현재의 위치데이터에 대하여 Tagging하게 되는데 그 Tagging하는 방법이 주파수를 이용한 위치측위 알고리즘이며,Tagging된 데이터를 이용하여 예측모형을 구현하는 것이 인공지능 알고리즘이다. 본 발명에서는 예측가능한 모형의 생성 및 훈련 및 학습 그리고 예측평가 부분을 융합한 것으로써 슈퍼바이즈드 러닝의 추상화와 일반화 모델을 통한 예측 모형으로 저장된 데이터를 좀 더 포괄적 형태와 개념으로 변환하고, 또한 그 저장된 데이터에 숨겨져 있는 패턴을 구체적으로 예측하도록 하는 방식을 표현하는 것이다.  
본 발명을 구체화 하기위해 센서로부터 발생되는 주파수의 인식 및 수신단계, 3차원 위치 좌표 값 부여단계, 2차원 위치값의 변환단계, 2차원 위치값에 대한 위치변수포함단계, 2차원 위치값을 데이터 Tagging을 통해 데이터베이스에 저장하는 단계, 기계학습을 통한 위치예측값을 도출하는 단계, 위치예측값을 데이터베이스에 저장하는 단계, 센서의 위치예측값과 실제 현재값 확인단계로 구현할 수 있으며, 
첫 단계인 센서로부터 발생되는 주파수의 발생과 인식단계부터 마지막 단계인 센서의 위치예측값과 실제 현재 위치값 확인단계를 통해 보다 높은 정확도의 위치예측 값을 계속적으로 도출해내는 과정을 반복함으로써 위치데이터가 많이 쌓이면 쌓일수록 센서의 위치예측의 정확도가 높아진다. 이것을 구체화하기 위해 개념적으로 3차원 공간에서 센서네트워크를 형성함으로서 그 공간을 측위를 위한 환경으로 구성하는 것이고, 스캐너를 통해 그 센서의 현재 위치를 측위 할 수 있게 된다. 이런 센서네트워크에서 공간의 인식을 3차원 즉, 실제 공간 그 자체로 그대로 좌표값을 부여하며, 그 좌표 값이 실제 좌표 값이 되는 것을 증명한다. 이 실제 좌표 값은 본 발명에서 최종적으로 위치예측데이터의 예측 값과 비교되어 미래의 가장 정확성이 높은 예측 값을 다시 채택하여 위치예측의 정확도를 높인다. 구체적으로는 3차원의 큐브로 도출한 도2의 203그림의 큐브는 204그림처럼 V0부터 V7까지의 꼭짓점 값으로 함축하여 위치데이터를 표현할 수 있다. 즉, V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7이 V0,V1,V2,V3,V6,V7로 데이터 값을 함축할 수 있다. 또한 205그림처럼 V0,V1,V2,V3,V6,V7는 다시 V0,V1,V6,V7로 사각형을 형성하며 4개의 값을 가지는 위치데이터로 변환할 수 있다. 이때 이 위치데이터는 실제 위치데이터가 아닌 실제 센서가 위치한 3차원 좌표값의 전체 큐브 중 센서가 포함되어 있는 큐브의 위치데이터가 된다. 이렇게 도출된 큐브의 꼭짓점 값인 V0,V1,V6,V7은 2차원 좌표값에 표시하기 위해 사용되어 지는데, 이것은 205그림처럼 3차원의 위치값을 2차원의 위치값으로 변환하는 방법을 나타낸 것이다. 즉, 3차원의 위치측위값은 큐브의 재 정의를 통해 2차원의 위치값으로 변경된다.  
변경되는 방식은 205그림처럼 A=V0,V1,V6,V7 로서 2차원 좌표값에서 A의 값을 지정한다. A의 좌표값은 가로축인 VX와 세로축인 VY가 교차하는 점으로써 A=V0,V1,V6,V7 은 AVX, AVY로 치환할 수 있다. 
즉, V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7의 꼭짓점을 갖는 3차원의 큐브가 V0,V1,V6,V7의 꼭짓점을 갖는 2차원의 평면으로 변경되었다. 이 변경된 위치값은 2차원의 평면에서 위치값으로써 도면의 교차점에 좌표로 표시할 수 있다. 2차원 공간의 B의 위치값 V0,V1,V6,V7은 302그림에서 보는 바와 같이 V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7의 꼭짓점을 갖는 3차원의 큐브에 속한 위치값을 가지게 된다. 
303그림은 2차원의 좌표값에 표시되는 좌표값의 생성원리를 표현한 것으로써 2차원좌표값의 V0,V1,V6,V7은 V0,V2,V6,V7으로 도출할 수 있는데, 도출하는 원리는 V0,V1,V6,V7의 꼭지점을 갖는 2차원 평면사각형을 반으로 접을 때 접히는 지점이 V2가 된다. 즉,  로 도출할 수 있다. 이렇게 도출된 V0,V2,V6,V7은 304그림처럼 V(0,1,2,3)과 V(0,1,5,7), V(0,1,4,5), V(0,1,6)의 2차원 면을 가지는 305의 그림과 같은 큐브를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 큐브는 V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7의 꼭짓점을 갖는 3차원의 큐브가 되고,3차원 큐브는 가로, 세로, 높이의 3가지 좌표를 가지는 3차원의 위치공간의 구성 큐브가 됨을 의미한다. 즉, 도1의 101그림의 3차원공간에서 Sensor1과 Sensor2 그리고 Sensor3의 위치를 포함하는 특정한 하나의 큐브에 포함된다고 설명할 수 있다. 
즉, 본 발명에서는 일반적인 좌표값이 교차되는 지점이 아닌 센서가 존재하는 큐브를 3차원 좌표값 큐브를 예측 위치값으로 가정할 수 있다. 이것이 위치예측을 위한 2차원과 3차원의 위치측위를 위한 데이터의 전환 알고리즘이다. 
실제로 3차원에 존재하는 센서의 위치값을 2차원으로 변환하여 예측데이터를 생성하고 그것을 다시 실제 3차원데이터로 변환하여 실제 위치와 비교하여 실제 위치를 측위 함으로써 위치예측데이터를 쉽게 도출할 수 있다.  
만약 현재의 3차원에서의 센서의 위치가 A라는 값을 가진다면 이 센서의 향후 위치는 A나 B나 C로 이동할 수 있다는 것이고, 그 이동경로는 기준점인 P를 기준으로 설정된 P1, P2, P3을 기준으로 PA, PB, PC로 그 경로를 예측할 수 있다. 그렇게 이동할 수 있는 기준점과 기준선 그리고 기준경로가 정해져 있으므로 
A에서 B 그리고 C로 이동하여 A의 향후 예측위치가 A , B , C중 한곳으로 정해질 수 있음을 반증한다. 
3차원 공간에서 A의 위치가 A, B, C로 변경되는 예측모델은 기준점 P 와 기준선 P1, P2, P3 그리고 기준경로 PA, PB, PC 에 예속될 수밖에 없다. 즉,  의 방위각을 갖는 3차원에서 A의 위치이동은 기준점과 기준선 그리고 기준경로에서 벗어날 수 없으므로 그 예측위치 또한 벗어날 수 없다. 
이상과 같이 설정된 기준점과 기준선 그리고 기준경로는 최초 A의 위치측위로부터 시작된다. 처음 3차원 공간에서 A의 위치가 측위 되었을 때 기준점 P 와 기준선 P1, P2, P3 그리고 기준경로 PA, PB, PC 는 자동으로 부여되며, 위치값과 함께 데이터 셋으로 묶인다. 이렇게 데이터 셋으로 Tagging된 위치데이터는 데이터베이스에 저장되고 A의 측위 값에 따라 자동으로 앞으로 시간에 따른 위치예측 값과 함께 저장된다. 이상이 인공지능을 이용한 센서위치예측시스템에 대한 측위알고리즘에 대한 설명이다. 모두에서 밝힌바와 같이 본 발명은 측위 알고리즘과 인공지능의 학습 및 예측을 융합한 발명이다. 측위알고리즘을 통해 얻어진 데이터에 대하여 데이터 Tagging작업을 수행하고, 그 Tagging된 데이터를 기반으로 어떤 방식으로 학습과 예측모델을 구현해 내는지가 본 발명의 인공지능 예측 알고리즘이다. 
즉, C의 값이 가장 많은 빈도수로 그래프 상에 표시되고 가장 많은 확률로서 표시되게 된다. 따라서 현재 시점의 A의 값은 Time값이 진행됨에 따라 위치측위값은 C로 이동할 확률이 많으며, 시간이 흐른 후 A의 위치값은 C의 위치값으로 바뀔 개연성이 많다. 하지만 도5의 502그림의 X축에서 보는바와 같이 Frequency 또한 Y축의 Time에 비례해서 위치값이 변하므로 예측위치는 기준점 P 와 기준선 P1, P2, P3 그리고 기준경로 PA, PB, PC 는 기준선 P1, P2, P3를 통해서 신호인식주기인 Recognition1~Recognition3으로 재설정된다. 즉, Recognition1~Recognition3 변하면 P1, P2, P3도 변하고, 따라서 기준점 P 와 기준선 P1, P2, P3 그리고 기준경로 PA, PB, PC가 모두 변한다는 것을 의미한다. 이렇게 Frequency 와 Time은 향후 예측 가능한 값으로 간주할 수 없으므로, 재설정된 기준선 P1, P2, P3값이 앞으로 위치를 예측할 수 있는 위치이동에 대한 기준선으로 정할 수 있다. 따라서 이렇게 Clustering = > Classification => Decision Tree를 통해 얻어진 데이터는 P1, P2, P3 범위 안에 포함되므로, 예측값의 범위 안에 항상 존재하게 된다. 이렇게 예측 가능한 범위안에 존재하게 된 위치데이터 값은 미래의 위치값과 가장 근사한 값이 되므로 현재 C의 값을 기준으로 실제의 예측 값을 지정하게 된다.  
도6 601그림처럼 위치예측값인 C는 항상 P3와 P2사이 그리고 Time과 Frequency는 Recognition Cycle3와 Recognition Cycle2 사이에 존재하게 된다. 이렇게 도출된 A의 위치를 Deep Learning을 통해 현재 위치가 A일 경우, A가 아닐 경우, B일 경우, B가 아닐 경우, C일 경우, C가 아닐 경우의 케이스를 비 학습데이터를 삽입하여 그것이 위치예측을 위한 기준점 P와 근접관계를 형성하는지 PA와 근접관계를 형성하는지 PB와 근접관계를 형성하는지 PC와 근접관계를 형성하는지 판단한다. 당연히 위치의 케이스는 더 추가되거나 감소될 수 있다. P, PA, PB, PC로 부터 얻은 데이터를 기반으로 위치의 이동 범위를 설정할 수 있는 가능성을 판단하는 있는 기준선인 P1, P2, P3를 재 매핑 시킴으로써 최종적으로 현재 A의 위치는 미래의 V의 값을 가지게 된다. 이 V는 현재 위치와 시간과 주파수 및 측정시점을 기준으로 현재와 과거 그리고 미래를 아우르는 가능성 높은 예측값을 도출할 수 있다. 
이렇게 도출된 V의 값은 2차원의 V0,V1,V6,V7 즉 CVX, CVY이므로 도3에서 기술한 것처럼 V0,V1,V6,V7값을 갖는 V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7의 꼭짓점을 갖는 3차원의 큐브에 속한 위치값으로 변환된다. 따라서 그 예측위치데이터는  의  
직교좌표 방위각을 가지는 V(XYZ)로 표현된다. 따라서 현재의 센서 위치 A의 위치값이  
특정한 시간이후에는 C의 위치값으로 변경되는데, 그 위치값은 V(XYZ)가 된다.